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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代SPSS共同方法偏差檢驗(yàn)結(jié)果怎么看？
SPSS共同方法偏差檢驗(yàn)結(jié)果怎么看？
2023-06-02
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共同方法偏差（Common Method Bias，簡(jiǎn)稱CMB）是指在研究中使用的多個(gè)變量因具有相似的測(cè)量方式、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)或評(píng)估者而導(dǎo)致的系統(tǒng)性偏差。當(dāng)存在CMB時(shí)，會(huì)使得變量間的關(guān)系被錯(cuò)誤解釋，從而影響研究結(jié)論的有效性和可靠性。為了避免CMB對(duì)研究結(jié)果的影響，在數(shù)據(jù)分析之前需要進(jìn)行CMB檢驗(yàn)。本文將介紹如何在SPSS中進(jìn)行CMB檢驗(yàn)以及如何讀取檢驗(yàn)結(jié)果。

SPSS中常用的CMB檢驗(yàn)方法包括Harms and Podsakoff的半反向測(cè)試方法（Harman's single-factor test）、組合方法（Composite method）和最小化偏差方法（Marker variable method）。這里我們以最小化偏差方法作為例子，介紹如何進(jìn)行CMB檢驗(yàn)。

  1. 構(gòu)建模型

首先需要為所有變量添加一個(gè)“CMB”變量作為標(biāo)記變量（Marker variable），該變量不與其他變量相關(guān)聯(lián)，只與共同方法因素相關(guān)聯(lián)。然后將原始變量與標(biāo)記變量一起加入模型中，構(gòu)建一個(gè)回歸模型。例如：

Y = b0 + b1X1 + b2X2 + b3CMB + ε

其中，Y表示因變量，X1和X2表示自變量，CMB表示標(biāo)記變量，ε表示誤差項(xiàng)。這個(gè)模型中，標(biāo)記變量的系數(shù)b3應(yīng)該顯著為0，如果不顯著，則表明存在CMB。

  1. 查看結(jié)果

在SPSS中，可以通過(guò)“Analyze”菜單下的“Regression”選項(xiàng)來(lái)進(jìn)行回歸分析。在“Regression”對(duì)話框中，將因變量和自變量添加到模型中，然后將標(biāo)記變量也添加到模型中，并將其放在最后一列。接下來(lái)，在“Statistics”標(biāo)簽頁(yè)中勾選“Descriptives”和“Collinearity Diagnostics”，然后點(diǎn)擊“OK”按鈕，進(jìn)行回歸分析。

在回歸分析結(jié)果中，需要查看標(biāo)記變量的系數(shù)與其t值和p值。如果標(biāo)記變量的系數(shù)顯著不為0（即p值小于0.05），則表明存在CMB。此時(shí)可能需要重新設(shè)計(jì)研究方法或采取其他解決措施來(lái)減少CMB的影響。

需要注意的是，CMB檢驗(yàn)并不能完全消除共同方法偏差對(duì)研究結(jié)論的影響，只是能夠提供一些證據(jù)來(lái)評(píng)估其影響程度。因此，在研究過(guò)程中，需要盡可能地減少CMB的出現(xiàn)，例如使用多種不同的測(cè)量方法、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)或者評(píng)估者等。

總之，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，進(jìn)行共同方法偏差檢驗(yàn)是非常重要的一步。通過(guò)SPSS中的最小化偏差方法，可以簡(jiǎn)單地進(jìn)行CMB檢驗(yàn)，并根據(jù)結(jié)果來(lái)判斷是否存在CMB。如果存在CMB，則需要進(jìn)一步分析和解決。

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